@shao__meng: VSCode 团队介绍 Agent-First Development 的五大支柱 1. Model —— 选择思考的深度 模型不是"越大越好",而是"匹配任务"。 Copilot 提供 Low / Medium / High / Aut…

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摘要

VSCode团队发布了Agent-First Development系列视频,介绍了AI编程的五大支柱:模型选择、行动边界、上下文、提示精度和工具使用,帮助开发者更有效地使用AI代理。

VSCode 团队介绍 Agent-First Development 的五大支柱 1. Model —— 选择思考的深度 模型不是"越大越好",而是"匹配任务"。 Copilot 提供 Low / Medium / High / Auto 四档思考深度: · Low:补全、改名、格式化等机械任务,追求延迟 · Medium:常规功能开发,平衡速度与质量 · High:架构设计、复杂 bug、跨文件重构,宁可慢也要对 · Auto:让系统按任务复杂度自动调度 真正的认知是:思考深度是有成本的(时间、token、用户耐心)。Agent-First 的成熟用户会主动为任务"挑档位",而不是默认全开 High。 2. Harness —— Agent 的行动边界 Harness 指 Agent 能做什么、不能做什么的运行环境。Copilot Chat 面板就是 harness,它决定了 Agent 是"嘴上说说"还是"动手执行"。 三种模式构成了一个渐进信任阶梯: · Ask:只对话,不动文件 - 探索、问问题、学习代码 · Plan:列出步骤,等你批准 - 方案讨论、风险大的改动 · Agent:自主规划、执行、迭代 - 方向明确、需要落地的任务 关键洞察:从 Ask → Plan → Agent 是从"我主导"到"它主导"的权力让渡。强行一上来用 Agent 模式做模糊任务,等于让一个不了解情况的人替你做决定——失控是必然结果。 3. Context —— Agent 的"视野" 模型本身不知道你的代码库。Context 是它做对事的前提。 Copilot 获取 context 的方式分两类: · 自动:搜索 workspace、读取相关文件 · 手动(更可靠):用 # codebase、# file、# fetch 显式指定 这是最容易被低估的一环。多数"Agent 改坏了代码"的案例,根因不是模型不行,而是它根本没看到关键文件就开始猜。显式提供 context 不是冗余,是控制变量。 4. Prompt —— 意图的精度 Prompt = 目标 + 约束 + 验收标准。 "帮我加个登录功能" 和 "在 auth/ 目录下用现有的 SessionService 实现邮箱登录,复用 LoginForm 组件,错误信息走 toast,不要引入新依赖" 得到的结果完全不同。 专业用户的 prompt 通常包含: · 要做什么(goal) · 在哪里做(scope) · 不能做什么(constraints) · 怎么算完成(acceptance) 模糊的输入只能换来通用的输出。 5. Tools —— Agent 的"手" Tools 是 Agent 实际能调用的能力:读文件、跑命令、搜索、调 API、跑测试…… Tools 越多越强,但也意味着爆炸半径越大。Agent-First 的纪律是: · 给它需要的工具,不给不必要的工具 · 危险操作(删库、推 main、改 prod 配置)应当显式审批 · 工具链应可观测——Agent 跑了什么命令、改了什么文件,必须可见可回滚 整体框架:五个旋钮,而不是五个步骤 结果差 = f(模型档位错 × 载体模式错 × 上下文缺失 × 提示模糊 × 工具不够/太多) Agent-First Development 的本质是承认一件事:写代码的主体正在从"人 + 编辑器"变成"人 + Agent + 编辑器"。人的角色从"打字员"转向"模型选择者、上下文提供者、意图定义者、边界设定者"。 VS Code Learn 系列视频 https://youtube.com/playlist?list=PLj6YeMhvp2S4l1_iP4-pS6p7lgyqKo-Ix…
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缓存时间: 2026/05/22 20:00

VSCode 团队介绍 Agent-First Development 的五大支柱

  1. Model —— 选择思考的深度 模型不是“越大越好“,而是“匹配任务“。

Copilot 提供 Low / Medium / High / Auto 四档思考深度: · Low:补全、改名、格式化等机械任务,追求延迟 · Medium:常规功能开发,平衡速度与质量 · High:架构设计、复杂 bug、跨文件重构,宁可慢也要对 · Auto:让系统按任务复杂度自动调度

真正的认知是:思考深度是有成本的(时间、token、用户耐心)。Agent-First 的成熟用户会主动为任务“挑档位“,而不是默认全开 High。

  1. Harness —— Agent 的行动边界 Harness 指 Agent 能做什么、不能做什么的运行环境。Copilot Chat 面板就是 harness,它决定了 Agent 是“嘴上说说“还是“动手执行“。

三种模式构成了一个渐进信任阶梯: · Ask:只对话,不动文件 - 探索、问问题、学习代码 · Plan:列出步骤,等你批准 - 方案讨论、风险大的改动 · Agent:自主规划、执行、迭代 - 方向明确、需要落地的任务

关键洞察:从 Ask → Plan → Agent 是从“我主导“到“它主导“的权力让渡。强行一上来用 Agent 模式做模糊任务,等于让一个不了解情况的人替你做决定——失控是必然结果。

  1. Context —— Agent 的“视野“ 模型本身不知道你的代码库。Context 是它做对事的前提。

Copilot 获取 context 的方式分两类: · 自动:搜索 workspace、读取相关文件 · 手动(更可靠):用 # codebase、# file、# fetch 显式指定

这是最容易被低估的一环。多数“Agent 改坏了代码“的案例,根因不是模型不行,而是它根本没看到关键文件就开始猜。显式提供 context 不是冗余,是控制变量。

  1. Prompt —— 意图的精度 Prompt = 目标 + 约束 + 验收标准。

“帮我加个登录功能” 和 “在 auth/ 目录下用现有的 SessionService 实现邮箱登录,复用 LoginForm 组件,错误信息走 toast,不要引入新依赖” 得到的结果完全不同。

专业用户的 prompt 通常包含: · 要做什么(goal) · 在哪里做(scope) · 不能做什么(constraints) · 怎么算完成(acceptance)

模糊的输入只能换来通用的输出。

  1. Tools —— Agent 的“手“ Tools 是 Agent 实际能调用的能力:读文件、跑命令、搜索、调 API、跑测试……

Tools 越多越强,但也意味着爆炸半径越大。Agent-First 的纪律是: · 给它需要的工具,不给不必要的工具 · 危险操作(删库、推 main、改 prod 配置)应当显式审批 · 工具链应可观测——Agent 跑了什么命令、改了什么文件,必须可见可回滚

整体框架:五个旋钮,而不是五个步骤

结果差 = f(模型档位错 × 载体模式错 × 上下文缺失 × 提示模糊 × 工具不够/太多)

Agent-First Development 的本质是承认一件事:写代码的主体正在从“人 + 编辑器“变成“人 + Agent + 编辑器“。人的角色从“打字员“转向“模型选择者、上下文提供者、意图定义者、边界设定者“。

VS Code Learn 系列视频 https://youtube.com/playlist?list=PLj6YeMhvp2S4l1_iP4-pS6p7lgyqKo-Ix…


@shao__meng: VSCode 团队介绍 Agent-First Development 的五大支柱 1. Model —— 选择思考的深度 模型不是“越大越好“,而是“匹配任务“。 Copilot 提供 Low / Medium / High / Aut…

Channel: @shao__meng Source: https://www.youtube.com/playlist?list=PLj6YeMhvp2S4l1_iP4-pS6p7lgyqKo-Ix

Microsoft Developer (@msdev): The @code team released a new Introduction to Agent-First Development series.

It breaks down these 5 pillars behind great agent results 🧵

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